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龙图腾网恭喜北京水滴科技集团有限公司申请的专利信息推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116501979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310787586.X，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权信息推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质是由杨鑫;沈鹏;周晓波;黄明星;陈辉亮设计研发完成，并于2023-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本信息推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种信息推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，涉及数据处理技术领域，将贡献度较高的共同特征筛选出来，实现对用户的精确定位，提升信息推荐的精度。所述方法包括：确定待进行信息推荐的目标用户，获取目标用户关联的测试数据和多个用户特征，以及将测试数据和多个用户特征组成的数据集划分为训练集和验证集；采用训练集训练多个机器学习模型，基于多个机器学习模型和验证集进行贡献度分析，得到每个用户特征对每个机器学习模型的建模目标的贡献度，在多个用户特征中确定共同特征；构建用户定位模型，将共同特征输入至用户定位模型中，得到目标用户的用户定位结果，以及按照用户定位结果，向目标用户推荐信息。

本发明授权信息推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种信息推荐方法，其特征在于，包括：确定待进行信息推荐的目标用户，获取所述目标用户关联的测试数据和多个用户特征，以及将所述测试数据和所述多个用户特征组成的数据集划分为训练集和验证集；采用所述训练集训练多个机器学习模型，基于所述多个机器学习模型和所述验证集进行贡献度分析，得到每个用户特征对每个机器学习模型的建模目标的贡献度，在所述多个用户特征中确定共同特征，所述共同特征是所述多个用户特征中对于构建每个机器学习模型的贡献度均大于贡献度阈值的用户特征；获取预设的对照数据组，统计所述测试数据中实验数据组与对照数据组在指定目标上的数据差异，其中，所述测试数据是针对指定目标对所述目标用户进行测试后得到的；确定因果模型算法，采用所述因果模型算法对所述数据差异进行模型训练，构建用户定位模型，将所述共同特征输入至所述用户定位模型中，得到所述目标用户的用户定位结果；在所述用户定位结果中提取至少一个用户定位标签，分别查询所述至少一个用户定位标签中每个用户定位标签关联的推荐内容，得到至少一个推荐内容；分别统计每个推荐内容在所述至少一个推荐内容中的出现次数，以及按照出现次数从高到低的顺序对所述至少一个推荐内容进行排序，得到内容排序结果；在所述内容排序结果中选取排在首位的一个或多个推荐内容作为待推荐信息，以及向所述目标用户推荐所述待推荐信息。

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